ラズベリーパイ×生成AIとは？手のひらサイズのコンピューターがAI時代に注目される理由を解説！

こんにちは！ウマたんです！

みなさんは「ラズベリーパイ」って聞いたことがありますか？

果物のラズベリーでも、お菓子のパイでもありません。

手のひらに乗るくらい小さな、本物のコンピューターなんです！

最近は、このラズベリーパイに、ChatGPTのような生成AIを組み合わせる動きが急加速しています。

IoT、ロボット、スマートカメラ。そういった「エッジAI」の世界で、ラズベリーパイは今まさに注目を集めているんです。

本記事では、次の4つを順番に解説していきます。

以下のYouTube動画でも解説していますので、あわせてチェックしてみてください！

ラズベリーパイとは？

まず結論から言うと、ラズベリーパイ（Raspberry Pi）とは、名刺サイズの超小型コンピューターです。

「誰でもコンピューターを学べるように」生まれた

ラズベリーパイは、イギリスの「ラズベリーパイ財団」が、誰でも気軽にコンピューターを学べるようにという目的で開発しました。

最初のモデルは2012年に発売され、学校の授業や電子工作の趣味の道具として、世界中に広まりました。

今では、工場の機械やお店の端末など、仕事の現場でも使われています。

パソコンの中身だけを取り出したようなもの

普通のパソコンと何がちがうのかというと、とにかく小さくて、とにかく安いこと。

それでいて、Linuxという本格的なOSがちゃんと動く、本物のコンピューターです。

スマホよりも小さな基板1枚に、CPU、メモリ、USBの差し込み口などが全部乗っかっています。

イメージとしては、パソコンの中身だけを取り出して、そのまま使えるようにしたものという感じです。

2026年10月時点の最新モデルは、2023年に発売された「Raspberry Pi 5」です。メモリの大きさがちがういくつかの種類があり、AIを動かすなら8GBや16GBのモデルが向いています。

ラズベリーパイには、ほかにもいくつかの形があります。

ラズベリーパイがAIの時代に注目される3つの理由

では、なぜ今このラズベリーパイが、AIの時代に注目されているのでしょうか？

その理由は3つあります。

① エッジAIの需要が急拡大している

1つ目は、エッジAIの需要が急拡大していることです。

生成AIというと、ChatGPTやClaudeのように、インターネットの向こうのクラウドで動くサービスを思い浮かべる方が多いと思います。

でも最近は、インターネットにつながなくてもAIを動かしたいというニーズが急増しています。

このように、クラウドにデータを送らずに、手元のデバイスだけでAIを動かすことを「エッジAI」と言います。

データを外に送らないので、プライバシーの面でもとても大事なポイントです。

そんなエッジAIを動かす場所として、小さくて、安くて、電気をあまり使わないラズベリーパイが注目されているんです。

② 小型言語モデル（SLM）が登場した

2つ目は、AIのモデル自体が小さくなってきたことです。

ChatGPTのもとになっている大規模言語モデル（LLM）は、動かすのに強力なGPUを積んだサーバーが必要でした。

でも最近は、小さくても賢い言語モデルが続々と登場しています。こうしたモデルは「小型言語モデル（SLM：Small Language Model）」と呼ばれます。

2026年10月時点では、Googleの「Gemma」、Metaの「Llama」、Alibabaの「Qwen」などのシリーズに、パラメータが10億〜数十億ほどの小さなモデルが用意されています。

SLMは、なんでもこなせる大きなモデルの代わりではありません。用途をしぼれば、小さなモデルでも十分に役に立つというのがポイントです。

ポイントは、モデルの中の数を大ざっぱに丸めて軽くする「量子化」という技術です。

たとえばパラメータが10億個（1B）のモデルなら、量子化すれば重みは0.5GBほど。ラズベリーパイのメモリにも、すっぽり収まるんです！

実際に、10億パラメータほどのモデルなら、ラズベリーパイ5の上で、会話できるくらいの速さで動いたという報告が多くあります。

LLMの仕組みについては、以下の記事で詳しく解説しています。

大規模言語モデル（LLM）の仕組みや種類について分かりやすく解説！当サイト【スタビジ】の本記事では、大規模言語モデル（LLM）の仕組みや種類について分かりやすく解説していきます。ChatGPTなどの大規模言語モデルの基本を理解してこのAI時代の流れに乗り遅れないようにしましょう！

③ AIカメラや拡張ボードが登場した

3つ目は、AIの処理を助けるハードウェアが登場したことです。

特に話題になったのが、2024年に公式に発売された「Raspberry Pi AI Camera」です。

これは、ソニーのAIの処理チップつきのイメージセンサー「IMX500」を使ったカメラで、カメラの中だけで画像認識のAIが動くんです。認識の計算をカメラの中で済ませるので、ラズベリーパイ本体にほとんど負担をかけません。

発売時の価格は70ドルで、日本でも1万円台で買えます（2026年10月時点）。数年前なら専用の高価な機械が必要だったことが、今ではラズベリーパイで実現できる時代になってきているんです。

さらに、ラズベリーパイ5に取りつけてAIの計算を速くする拡張ボードも出ています。

2026年1月に発売された「Raspberry Pi AI HAT+ 2」は、AIの計算用のチップと8GBの専用メモリを積んでいて、10億〜15億パラメータほどの言語モデルや、画像と言葉を両方扱えるモデルを動かせるとうたわれています。

ラズベリーパイ×AIの具体的な使い方

では、ラズベリーパイとAIを組み合わせると、具体的にどんなことができるのでしょうか？

オフラインで動く音声アシスタント

たとえば、ラズベリーパイにマイクとスピーカーをつければ、インターネットなしで動く音声アシスタントを自作できます。

自分専用のChatGPTのようなものを、クラウドなしで家の中で動かすイメージです。

②の音声認識に使われる「Whisper」については、以下の記事で解説しています。

OpenAIが発表した音声toテキストのWhisperについて分かりやすく解説！当サイト【スタビジ】の本記事では、OpenAIが開発した音声toテキストのWhisperというモデルについて分かりやすく解説していきます。音声とテキストに変換する作業を自動化することで日々の業務が一気にラクになるかもしません！ぜひ理解して使えるようになっておきましょう！

カメラで周りを見て動くロボット

ラズベリーパイを載せたロボットが、カメラで周りを認識しながら、自分で動き回ることもできます。

カメラの映像から人や物を見つける「物体検出」の技術を使えば、「人を見つけたら止まる」「ボールを追いかける」といった動きをつくれます。

物体検出の代表的なモデル「YOLO」については、以下の記事を参考にしてみてください。

物体検出に使われるYOLOについて解説！PythonでYOLOのモデルを呼び出して使ってみよう！当サイト【スタビジ】の本記事では、物体検出の領域で非常に有名なYOLOについて解説していきます。YOLOは提供されているモデルを使えば簡単に使うことができ誰でも物体検出ができます。試してみましょう！

そのほかの使い方

ほかにも、こんな使い方が考えられます。

ラズベリーパイでAIを始めるには

最後に、ラズベリーパイでAIを始めるときに必要なものと、はじめの一歩を紹介します。

用意するもの

小型言語モデルを動かしてみる

手軽に試すなら、言語モデルを手元で動かせる「Ollama」という道具が便利です。

ラズベリーパイのOS（Raspberry Pi OS）を入れたら、ターミナルで次のように打つだけで、小さな言語モデルと会話できます。

# Ollamaを入れる
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Googleの小さなモデル「Gemma 3」（10億パラメータ）と会話する
ollama run gemma3:1b

もちろん、クラウドの大きなAIほど賢くはありませんし、答えが返ってくるまでに少し時間もかかります。

それでも、手のひらサイズのコンピューターの中で、インターネットなしでAIが返事をしてくれるのは、ちょっと感動しますよ！

手元のパソコンで言語モデルを動かす「ローカルLLM」については、以下の記事も参考にしてみてください。

【入門】ローカルLLMって何？概要と使い方を徹底解説！当サイト【スタビジ】の本記事では、クラウドに頼らず自分のPCだけで大規模言語モデルを動かす「ローカル LLM」をわかりやすく解説します！

ラズベリーパイ×生成AIのまとめ

最後に、今回のポイントをおさらいしましょう！

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